Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Automatyzacja

loop

/loop

Uruchamia autonomiczną pętlę eksperymentów z interwałem wybranym przez użytkownika (10 minut, godzina, dzień, tydzień, miesiąc) przez CronCreate, dla eksperymentów autoresearch.

Repozytorium
claude-skills ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
23.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Uruchamia autonomiczną pętlę eksperymentów z interwałem wybranym przez użytkownika (10 minut, godzina, dzień, tydzień, miesiąc) przez CronCreate, dla eksperymentów autoresearch.

Oryginalny opis (EN)

Start an autonomous experiment loop with user-selected interval (10min, 1h, daily, weekly, monthly). Uses CronCreate for scheduling. Use when the user runs /ar:loop or asks to run an autoresearch experiment continuously on a schedule.

Jak działa

  1. Usage
  2. What It Does
  3. Stopping a Loop
  4. Important Limitations
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 118 linii, 554 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: "loop"
description: "Start an autonomous experiment loop with user-selected interval (10min, 1h, daily, weekly, monthly). Uses CronCreate for scheduling. Use when the user runs /ar:loop or asks to run an autoresearch experiment continuously on a schedule."
metadata:
  command: /ar:loop
---

# /ar:loop — Autonomous Experiment Loop

Start a recurring experiment loop that runs at a user-selected interval.

## Usage

```
/ar:loop engineering/api-speed             # Start loop (prompts for interval)
/ar:loop engineering/api-speed 10m         # Every 10 minutes
/ar:loop engineering/api-speed 1h          # Every hour
/ar:loop engineering/api-speed daily       # Daily at ~9am
/ar:loop engineering/api-speed weekly      # Weekly on Monday ~9am
/ar:loop engineering/api-speed monthly     # Monthly on 1st ~9am
/ar:loop stop engineering/api-speed        # Stop an active loop
```

## What It Does

### Step 1: Resolve experiment

If no experiment specified, list experiments and let user pick.

### Step 2: Select interval

If interval not provided as argument, present options:

```
Select loop interval:
  1. Every 10 minutes  (rapid — stay and watch)
  2. Every hour         (background — check back later)
  3. Daily at ~9am      (overnight experiments)
  4. Weekly on Monday   (long-running experiments)
  5. Monthly on 1st     (slow experiments)
```

Map to cron expressions:

| Interval | Cron Expression | Shorthand |
|----------|----------------|-----------|
| 10 minutes | `*/10 * * * *` | `10m` |
| 1 hour | `7 * * * *` | `1h` |
| Daily | `57 8 * * *` | `daily` |
| Weekly | `57 8 * * 1` | `weekly` |
| Monthly | `57 8 1 * *` | `monthly` |

### Step 3: Create the recurring job

Use `CronCreate` with this prompt (fill in the experiment details):

```
You are running autoresearch experiment "{domain}/{name}".

1. Read .autoresearch/{domain}/{name}/config.cfg for: target, evaluate_cmd, metric, metric_direction
2. Read .autoresearch/{domain}/{name}/program.md for strategy and constraints
3. Read .autoresearch/{domain}/{name}/results.tsv for experiment history
4. Run: git checkout autoresearch/{domain}/{name}

Then do exactly ONE iteration:
- Review results.tsv: what worked, what failed, what hasn't been tried
- Edit the target file with ONE change (strategy escalation based on run count)
- Commit: git add {target} && git commit -m "experiment: {description}"
- Evaluate: python {skill_path}/scripts/run_experiment.py --experiment {domain}/{name} --single
- Read the output (KEEP/DISCARD/CRASH)

Rules:
- ONE change per experiment
- NEVER modify the evaluator
- If 5 consecutive crashes in results.tsv, delete this cron job (CronDelete) and alert
- After every 10 experiments, update Strategy section of program.md

Current best metric: {read from results.tsv or "no baseline yet"}
Total experiments so far: {count from results.tsv}
```

### Step 4: Store loop metadata

Write to `.autoresearch/{domain}/{name}/loop.json`:

```json
{
  "cron_id": "{id from CronCreate}",
  "interval": "{user selection}",
  "started": "{ISO timestamp}",
  "experiment": "{domain}/{name}"
}
```

### Step 5: Confirm to user

```
Loop started for {domain}/{name}
  Interval: {interval description}
  Cron ID: {id}
  Auto-expires: 3 days (CronCreate limit)

  To check progress: /ar:ar-status
  To stop the loop:  /ar:loop stop {domain}/{name}

  Note: Recurring jobs auto-expire after 3 days.
  Run /ar:loop again to restart after expiry.
```

## Stopping a Loop

When user runs `/ar:loop stop {experiment}`:

1. Read `.autoresearch/{domain}/{name}/loop.json` to get the cron ID
2. Call `CronDelete` with that ID
3. Delete `loop.json`
4. Confirm: "Loop stopped for {experiment}. {n} experiments completed."

## Important Limitations

- **3-day auto-expiry**: CronCreate jobs expire after 3 days. For longer experiments, the user must re-run `/ar:loop` to restart. Results persist — the new loop picks up where the old one left off.
- **One loop per experiment**: Don't start multiple loops for the same experiment.
- **Concurrent experiments**: Multiple experiments can loop simultaneously ONLY if they're on different git branches (which they are by default — each experiment gets `autoresearch/{domain}/{name}`).

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · alirezarezvani/claude-skills100MIT
mickeyyaya/evolve-loop100Apache-2.0
SethGammon/Citadel100MIT
x-cmd/x-cmd100Apache-2.0
in-the-loop-labs/pair-review100Apache-2.0
railly/skills100MIT
slogsdon/loop-and-gate-foundation100MIT
Mineru98/skills-store100MIT
nilswidal/loobster100Apache-2.0

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki a8262bce578c (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100autoresearch-create
    Konfiguruje i uruchamia autonomiczną pętlę eksperymentów dla dowolnego celu optymalizacji: zbiera, co optymalizować, i od razu startuje pętlę.
  • 100autoresearch-create
    Konfiguruje i uruchamia autonomiczną pętlę eksperymentów dla dowolnego celu optymalizacji: zbiera, co optymalizować, i od razu startuje pętlę.
  • 100autoresearch
    Uruchamia, wznawia, sprawdza lub wstrzymuje mierzoną pętlę eksperymentów w Claude Code lub Codex przy optymalizacji nazwanego benchmarku.
  • 100autoresearch
    Prowadzi autonomiczną pętlę eksperymentów, która próbuje pomysłów, mierzy wyniki, zachowuje to, co działa, i odrzuca resztę, na przykład przy optymalizacji metryki lub benchmarku jąder GPU.
  • 100autoresearch
    Prowadzi rygorystyczną autonomiczną pętlę eksperymentów dla dowolnego celu optymalizacji z jawnymi hipotezami, powtarzanymi próbami, ustrukturyzowanym logiem i lokalnymi raportami HTML.
  • 100resume
    Prowadzi pętlę eksperymentów autoresearch: proponuje jedną zmianę, mierzy ją, zachowuje tylko gdy przekracza poziom szumu i powtarza, odtwarzając stan z dysku po /clear.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.